2022年6月12日至17日，ACM数据库理论顶级会议PODS在美国费城召开并发布公示：复旦大学大数据学院青年研究员黄增峰获得PODS 2022 时间检验奖 (Alberto. O. Mendelzon Test-of-Time Award)。该奖项于2007年设立，旨在评选十年内在学术界和业界产生重大影响的PODS论文。
黄增峰获奖论文《Mergeable
Summaries》发表于PODS
2012，该论文开创了数据摘要方法可合并性的研究，分析了流行的摘要算法的可合并性，并为分位数开发新的可合并摘要算法。这是一种在工业界很重要的算法，同时也提出了heavy
hitter和几何摘要的可合并算法，在流数据算法领域产生了非常显著的影响。现在可合并性已经是数据摘要算法的一个基本属性，并且是 Apache
Data Sketches
项目以及业界其他产品的核心要素。经过十年，这篇论文在学术研究和工业界产生了重要影响，包括数据库和算法领域，开启了一个新方向，因此获奖。 图1 可合并数据摘要的通用算法框架 黄增峰，复旦大学大数据学院研究员，博士生导师，入选国家青年人才计划以及上海市扬帆计划。博士毕业于香港科技大学，致力于大数据计算，机器学习理论，数据库算法，图表示学习等理论和应用的研究。在国际一流期刊和会议上发表高水平论文五十余篇，其中包括SICOMP,
JMLR, FOCS, ICML, NeurIPS, SIGMOD, SIGKDD等。曾获得了国际机器学习大会ICML
2018最佳论论文runner up奖（独立署名），ACM数据库理论顶级会议PODS 2022 时间检验奖 (Alberto. O.
Mendelzon Test-of-Time Award)，以及2020世界人工智能大会青年优秀论文提名奖。 论文链接 https://dl.acm.org/doi/pdf/10.1145/2500128 论文作者 Pankaj K. Agarwal, Graham Cormode, Zengfeng Huang, Jeff M. Phillips, Zhewei Wei, Ke Yi （依照理论计算机领域传统，作者按姓氏首字母排序）
